住房价格、流动性约束与居民消费率

李江涛 孙启伟 纪建悦

摘   要：与以往直接通过财富效应和挤出效应分析住房价格对居民消费率的影响不同，本文将流动性约束纳入分析框架，指出考虑流动性约束后，住房价格对居民消费率存在非线性影响的机理。在此基础上，以流动性约束作为门槛变量，采用面板门槛模型，以我国34个大中城市的面板数据为样本进行实证分析。研究发现，随着流动性约束水平降低，住房价格上涨对居民消费率的抑制效应明显减弱，存在显著的双重门槛效应。

关键词：居民消费率;住房价格;流动性约束;面板门槛模型

中图分类号：F830  文献标识码：A   文章编号：1674-2265（2018）12-0023-05

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.12.004

一 、引言

现阶段，我国经济已步入新常态，表现为产能过剩、投资和出口动力不足，消费需求正在成为拉动经济增长的主体（易培强，2015）。然而，根据国家统计年鉴数据显示，近些年来我国居民消费率由2005年的75.70%下降到2014年的68.53%（见图1），呈现出逐年下降的趋势特征。因此，如何拉动居民消费、促进经济增长是我国当前需要解决的重要问题。

与此同时，房地产业作为影响经济发展的重要因素，近年来在我国取得飞速发展，全国住房平均销售价格由2005年的2936.96元上涨至2014年的5933元，住房价格一直处于上涨状态（见图2）。这与居民消费率的变化特征正好相反。住房价格和居民消费率相反的变化趋势，是偶然现象还是必然结果？这一问题值得进行深入研究。

当前对房价和居民消费关系的研究，国内外学者主要存在以下三种观点：一是房价与居民消费为正向的线性关系。Carroll等（2006）认为21世纪初美国金融市场低迷并且工资收入增长缓慢，但消费增长依然强劲的根本原因是由于房地产价格上涨使得人们增加对未来的收入预期，对消费产生财富效应。Chen（2006）采用瑞典1980—2004年的季度数据，利用误差修正模型和PT变量分解方法，实证结果表明房价的持续上涨对居民消费有显著的促进作用。二是房价与居民消费呈现负向的线性关系。Louise Sheiner（1995）认为住房价格上涨对年轻群体产生的财富作用是负向的。通过面板数据的实证分析，发现房价与储蓄正相关，意味着与居民消费率负相关。 戴颖杰和周奎省（2012）运用FAVAR模型对我国房价和居民消费进行实证分析，研究发现房价对消费为抑制作用，没有表现出财富效应。周华东和高玲玲（2014）基于生命周期理论和相对收入假说，对我国29个城市2001—2010年的动态面板数据进行实证分析，得出2005年之前房价对消费的影响不显著，2005年之后房价对居民消费呈显著的挤出效应。三是两者呈非线性关系。薛杉（2012）认为房价对消费的作用取决于财富效应和挤出效应的相对大小。在房价较低的阶段，房价上涨对消费产生的财富效应大于挤出效应;随着房价上涨超过到一定水平，其挤出效应大于财富效应，并利用实证方法证明房价上涨与居民消费呈倒U形关系，与机理分析结论相同。 段忠东和朱孟楠（2014）利用门槛模型研究房价增长率和居民消费之间的非线性关系，得出房价增长率对居民消费产生挤出效应，但房价低增长阶段的挤出效应比高增长阶段更加显著，因此呈现非线性特征。

已有文献对两者关系展开研究时，主要认为住房价格通过财富效应、挤出效应对居民的消费产生影响。值得注意的是，居民的消费行为同时也会受到流动性约束的影响（南永清，2015）。而住房不管是作为投资品、抵押品或者是居住用途，都会受到流动性约束或对流动性约束产生影响。因此，分析住房价格与居民消费率之间的关系时，流动性约束因素不容忽视。现有的研究对此关注不多，本文拟将流动性约束纳入分析住房价格对居民消费率的影响分析框架，对这一问题进行深入研究。

二、影响机理分析

（一）不考虑流动性约束的住房价格影响居民消费的机理

根据生命周期假说和持久收入假说，居民的当期消费取决于当期收入和预期收入，即根据对自己一生中预期的收入来计划消费。当住房价格发生变化时，会通过财富效应和挤出效应对居民可用于消费的收入产生影响，从而影响消费。

财富效应是指当住房价格上涨时，使居民由于财富增加而导致用于消费的支出增加的效应。对于拥有房产的居民，当房价上涨时，住房可作为一种优质的抵押品，通过抵押获得现金流增加，当期的可自由支配收入增加，从而可以提高当期的消费;此外，住房也具有投资品的属性，价格的上涨通过使买卖住房的居民获得的投资收益增加，增加财富积累，进而促进居民进行消费。这就是房价上涨所带来的财富效应。

挤出效应是指当住房价格上涨时，会挤出居民用于消费的支出，从而降低消费的效应。当住房价格上涨时，对于租房或计划买房的消费群体来说，意味着未来为购房或租房的支出将会增加，因此不得不缩减当期消费，进行预防性储蓄，来保障未来的购房或租房支出。这就是房价上涨所带来的挤出效应。

（二）考虑流动性约束的住房价格影响居民消费的机理

流动性约束是指一些影响资产流动性的约束，包括获取流动性资产以及使现有资产变现的因素。由于金融市场中存在着信息不对称以及政策因素的管制、制约，信贷市场通常是不完全的，这会影响到交易成本以及贷款能力等，从而产生流动性约束。居民进行消费时，通常需要使用现金等流动性非常强的资产来购买，在流动性约束下，居民只能通过收入和已有的流动性资产来规划消费。一般而言，流动性约束与居民消费呈反向变动关系，流动性约束越强，居民消费越少。

就住房而言，流动性约束会影响住房作为投资品或抵押品进行变现的能力，也会影响到消费者购买住房获取贷款等资金的难易程度，这会对住房价格通过财富效应及挤出效应作用于居民消费的机理产生影响。在财富效应方面，由于自有住房具有投资品和抵押品的属性，作为投资品，若交易费用、房产税等过高导致交易成本过高，降低房地产财富的变现程度;作为抵押品，当对于手续费、利率水平、抵押要求等門槛过高时，也会增加抵押成本，不利于房地产资产的变现。此时，流动性约束较强，财富效应的发挥受到抑制，自然也会影响到居民的消费。因此，流动性约束水平的提高不利于财富效应的发挥。在挤出效应方面，倘若信贷市场由于信息不对称或对收入水平、首付比例和利率水平等要求较高，将会使居民获取贷款的难度增加，取得贷款的成本提高，这会导致居民为购买住房更加依赖于预防性储蓄，缩减当期消费，也就是说流动性约束水平的增加会进一步增强房价上涨对居民消费的挤出效应。

综上，住房价格对居民消费产生的影响是财富效应、挤出效应以及流动性约束综合作用的结果。若住房价格上涨通过财富效应和挤出效应的综合作用后表现出促进居民消费的效应，则考虑流动性约束后，这种促进效应将会减小;反之，若住房价格上涨通过财富效应和挤出效应的综合作用后表现出抑制居民消费的效应，则考虑流动性约束后，这种抑制效应将被加大。

三、模型构建、指标说明与数据来源

（一）面板门槛模型的构建

对住房价格和居民消费率的关系进行分析，首先可以考虑建立标准的线性模型，如式（1）所示。如果要在其基础上考察可能存在的非线性影响，特别是可能存在的区制转移或门槛效应，Hansen （1999）的面板门槛模型是非常好的估计方法之一。该方法不仅能估计出门槛值，而且能够对门槛值的正确性及内生“门槛效应”进行显著性检验。其主旨思想是将门槛值作为一个未知变量納入一般的计量模型中，构建所考察的区制解释变量系数的分段函数，并对门槛值及“门槛效应”进行相应的估计和检验。根据这一思想，首先假设存在“单门槛效应”，在式（1）基础上可以构建单门槛模型（2），多门槛模型可由单门槛模型扩展得到。

（二）指标说明与数据来源

鉴于城市数据比省际数据更具代表性，因此选用中国2005—2014年34个大中城市的年度面板数据进行实证分析。所使用的各城市面板数据来源于《中国统计年鉴》、各城市统计年鉴、万得资讯金融终端直接获取或经过计算间接得出，个别缺失的数据用指数平滑法预测得出。

1. 被解释变量。对居民消费率的度量，选用“各地区城镇居民家庭人均消费性支出”和“各地区城镇居民家庭人均可支配收入”的比值，以[CR]表示。

2. 控制变量。为了增加模型的拟合优度，在此选用两个变量作为控制变量。参照付振奇（2013）、周微（2014）的研究，认为住宅投资完成额和城镇化率对居民消费率都会产生一定的影响。各城市住宅投资完成额用[INV]表示，数据来源于《中国统计年鉴》主要城市年度数据;对城镇化率的度量，由于对城市人口的统计分为城镇人口和户籍人口两种统计口径，为了使得统计口径统一以及尽可能多地获得原始数据，均采用户籍人口统计口径，选用各城市非农业人口与总人口的比值来表示城镇化率，以[UR]表示。

3. 解释变量。对房价的度量，本文主要研究的是居民消费率与住房价格之间的关系，因此在此采用各城市住宅商品房平均销售价格，以[P]表示。

4. 门槛变量。对于门槛变量流动性约束的度量，本文采用人均储蓄作为代理变量。一方面，储蓄是货币供应量的重要组成部分，可以从结果视角反映流动性约束的强弱，人均储蓄余额越高，本身就反映出流动性约束较弱;另一方面，陈健等（2012）认为人均储蓄可以作为人均可自由支配收入的代理变量，可作为信贷约束的度量，而信贷约束是流动性约束的重要组成部分。具体变量说明如表1所示。

变量的描述性统计如表2所示。被解释变量均值为0.73，变化范围为0.41—1.19，幅度较大，反映出各城市之间的居民消费率存在较大的差异;解释变量的变化区间更加明显，为0.15—2.4，反映了住房价格在各城市之间随着经济发展所产生的显著差异;控制变量均值分别为0.068和0.583，其中住房投资完成额相对变化范围较大，城镇化率变化范围相对较小;门槛变量均值为10.6，变化范围为7.15—12.63，由于该值为对数化之后的取值，因此，门槛变量的变化范围也较大。

四、实证检验与结果分析

（一）单位根检验

本文采用相同根单位根检验LLC和不同根单位根检验ADF-Fisher两种检验方法，以提高结果准确性。如果拒绝存在单位根的原假设，则可以认为此序列是平稳的，反之就是非平稳的。从表3的结果可以看出，各变量（包括门槛变量）皆为一阶单整，即序列表现出一阶差分平稳性。

（二）协整检验

本文进行协整检验时，选择的是Kao检验，检验结果如表4所示，可以看出模型的各变量之间存在着协整关系。因此，可以使用经典回归模型。

（三）门槛模型的估计与检验

选取流动性约束作为门槛变量进行门槛效应检验，所得F统计量与P值如表5所示，从中可以看出重复1000次 Bootstrap方法的单门槛检验，F值为17.0466，P值为0.0000，通过了1%的显著性检验;接下来进行双门槛检验，结果显示F值为3.4647，P值为0.0700，通过了10%的显著性检验，因此拒绝原假设，接受备择假设，认为该模型存在双重门槛效应（还可在此基础上继续进行多重门槛检验，直到不能通过F检验，考虑到研究的经济问题，这里采用的是双重门槛的估计结果）。

利用极大似然法对门槛的显著性进行检验，此处选择95%置信区间。门槛值估计结果和置信区间如表6所示。可以看出门槛值通过了检验。[LNS]的双门槛分别为11.1723和11.5103，换算成人均储蓄额即分别为 71132.53元/人和 99787.68 元/人。该门槛模型的参数估计结果如表7所示。

（四）结果分析

从控制变量来看，住宅投资完成额与居民消费率呈现显著的正向相关关系。住宅投资完成额越高，越有利于经济增长，从而也会促进居民消费;城镇化率与居民消费率的系数并不显著，说明城镇化水平的发展并没有对居民消费率产生显著的影响。这与一些学者的结论有相似之处。有学者认为，城市化率的度量不仅与城镇人口数量有关，还与基础设施建设、社会保障等密切相关。因此，虽然城镇人口比重增加，但由于相应的其他建设并没有跟上城镇化的速度，仅用城镇人口比重并不能很好地度量城镇化进度，因此城镇化率对居民消费率的影响并不显著。下文将主要分析在不同的流动性约束条件下，房价对居民消费率的影响。

从解释变量来看，通过结果显示并经过换算得出，在人均储蓄额低于第一个门槛值71132.53元时，系数为-0.0806，且通过了1%的显著性检验，房价对消费的影响呈现出明显的抑制作用，表示房价每上涨1万元，居民消费率就会下降大约8个百分点。当人均储蓄额在第一个和第二个门槛值之间（71132.53

（五） 对结果的进一步讨论

通过比较门槛值与各城市的人均储蓄额发现，仅有27个数据超过第二个门槛值，这些数据主要分布在北京、上海、广州和深圳，其余城市均在第二个门槛值以下，这说明只有极少数发展水平较高的城市，房价上涨没有对居民消费率产生明显抑制作用，而大多数城市由于流动性约束较强，抑制作用较为明显。这符合本文开始对于房价对消费率影响的理论分析。北上广深这4个城市居民整体储蓄水平较高，整体经济及金融发展水平较高，因此受到流动性约束较低，房价上涨对消費产生的抑制影响不显著。而相比较而言，其他的城市由于经济金融发展水平较低、人均储蓄余额较少、受到的流动性约束较高，房价上涨对他们消费率的抑制作用较为明显。

五、结论

文章采用2005—2014年中国34个大中城市的面板数据建立面板门槛模型，研究在不同的流动性约束下我国住房价格与居民消费率的关系。主要得出以下结论：第一，我国房价对居民消费率的影响主要表现为抑制作用。第二，在以流动性约束作为门槛变量的条件下，住房价格对消费率的影响存在着明显的双重门槛效应。随着流动性约束的减弱，房价对居民消费率的负向作用也在逐渐减弱。第三，对于发展水平较高的城市，受到流动性约束较小，房价对居民消费率的影响不显著;反之，对于其他城市而言，流动性约束效应比较明显，因此表现为房价上涨对居民消费率的抑制作用也较为明显。

参考文献：

[1]Campbell J Y，Cocco J. 2007. How do House Price Affect Consumption？ Evidence from Micro Data[J].Journal of Monetaty Economics，2007，54（3）.

[2]Chen J. 2006. Reevaluating the Association between Housing Wealth and Aggregate Consumption：New Evidence from Sweden[J].Journal of Housing Economics，（4）.

[3]Louise Sheiner. 1995. Housing Prices and the Savings of Renters[J].Journal of Urban Economics，（38）.

[4]Hansen，B.E. 1992. Threshold efffects in non-dynamic panels;Estimation，tesing and inference[J].Journal of Econometrics，（2）.

[5]易培强.经济新常态下消费发展的基本特征与主要对策[J].湖南师范大学社会科学学报，2015，（5）.

[6]戴颖杰，周奎省.房价变动对居民消费行为影响的实证分析[J].宏观经济研究，2012，（3）.

[7]周华东，高玲玲.房价变化与居民消费——基于中国城市面板数据的研究[J].贵州财经大学学报，2014，（1）.

[8]薛杉.房价上涨对居民总体消费的动态影响[D].四川：西南财经大学2012年硕士研究生论文.

[9]段忠东，朱孟楠.房价与不同家庭消费的非线性关系[J].中南财经政法大学学报，2014，（4）.

[10]南永清.流动性约束与中国居民消费行为分析[D].山东：山东大学2015年硕士研究生论文.

[11]付振奇.房地产投资对城市经济增长影响研究[D].湖北：华中师范大学2013年硕士研究生论文.

[12]周微.我国城镇化发展对居民消费的影响研究[D].湖南：湖南大学2014年硕士研究生论文.

[13]陈健，陈杰，高波.信贷约束、房价与居民消费率—基于面板门槛模型的研究[J].金融研究，2012，（4）.